# 对地观测

地球观测基础模型（如 AlphaEarth、Tessera）把每个 10 米像素压成一个稠密向量，其中单个维度往往混合多种地表概念。稀疏自编码器把这种向量展开到过完备字典上，只让少数原子激活，从而得到近似单义的稀疏特征。在匹配稀疏度下，三种稀疏自编码器变体的重建都优于主成分分析、独立成分分析、非负矩阵分解和原始维度；但一个解码器冻结为随机字典的对照同样表现出特征更专一、空间尺度更细，说明这两点来自稀疏性本身，只有学习到的字典才把 AlphaEarth 的未解释方差降到八分之一。

地球观测基础模型（如 AlphaEarth、Tessera）把每个 10 米像素压成一个稠密向量，其中单个维度往往混合多种地表概念。稀疏自编码器把这种向量展开到过完备字典上，只让少数原子激活，从而得到近似单义的稀疏特征。在匹配稀疏度下，三种稀疏自编码器变体的重建都优于主成分分析、独立成分分析、非负矩阵分解和原始维度；但一个解码器冻结为随机字典的对照同样表现出特征更专一、空间尺度更细，说明这两点来自稀疏性本身，只有学习到的字典才把 AlphaEarth 的未解释方差降到八分之一。